Преступник слил пароли более чем от 500 тыс. роутеров и IoT-устройств

Преступник слил пароли более чем от 500 тыс. роутеров и IoT-устройств

Преступник слил пароли более чем от 500 тыс. роутеров и IoT-устройств

Некий киберпреступник в конце прошлой недели опубликовал внушительный список учётных данных Telnet более чем от 515 тыс. серверов, домашних маршрутизаторов и IoT-устройств. Вся эта информация была выложена на одном из хакерских форумов.

В слитом злоумышленником списке можно найти IP-адрес каждого затронутого устройства, а также имена пользователей и пароли от Telnet (сетевой протокол для удалённого доступа, позволяющий контролировать устройства через интернет).

Сам киберпреступник, опубликовавший учётные данные, заявил, что смог собрать их за счёт сканирования Сети на наличие девайсов, отрывающих порт Telnet на доступ извне. Если такие устройства находились, злоумышленник пытался подобрать имя пользователя и пароль, пробуя заводские и установленные по умолчанию связки.

Подобные списки скомпрометированных учётных данных служат одной из главных составляющих операций IoT-ботнетов. Преступники, как правило, используют эту информацию для подключения к устройствам и установки вредоносных программ.

Обычно злоумышленники не выкладывают добытые имена пользователей и пароли в общий доступ, однако в августе 2017 года хакеры опубликовали похожий список, но гораздо меньших масштабов — 33 тыс. учётных данных от роутеров.

Данная же утечка, в которой фигурируют более полумиллиона устройств, по оценкам специалистов, самая крупная на сегодняшний день.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru